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神经网络课程

神经网络课程可以帮助您学习架构设计、反向传播、激活函数和优化技术的基础知识。您可以掌握训练模型、调整超参数和评估性能指标的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,这些工具支持在图像识别、自然语言处理和预测分析等实际应用中实现神经网络。


热门神经网络课程与认证


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    DeepLearning.AI

    컨볼루션 신경망

    您将获得的技能: Computer Vision, Image Analysis, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Tensorflow, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Algorithms, Data Processing

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    Réseaux neuronaux convolutifs

    您将获得的技能: Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Dimensionality Reduction, Visualization (Computer Graphics), Applied Machine Learning, Network Architecture, Algorithms

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    النماذج المتعاقبة

    您将获得的技能: Deep Learning, Natural Language Processing, Tensorflow, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Time Series Analysis and Forecasting, Algorithms

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    Améliorez les réseaux neuronaux profonds

    您将获得的技能: Deep Learning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Performance Tuning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Network Architecture, Algorithms, Verification And Validation

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    PyTorch for Deep Learning

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Data Quality, Generative AI, Deep Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Application Deployment, Artificial Neural Networks, Software Visualization, Computer Vision, Dimensionality Reduction, Natural Language Processing, Machine Learning

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    中级 · 专业证书 · 1-3 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
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    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Generative AI, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Computer Vision, Statistical Modeling, Artificial Intelligence, Geospatial Information and Technology, Machine Learning, Regression Analysis, Data Pipelines, Network Architecture, Network Model

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    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 预测建模, 人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, NumPy, 负责任的人工智能, 机器学习, 数据伦理, 随机森林算法, 强化学习, 分类与回归树 (CART), Jupyter, 决策树学习, 深度学习, 无监督学习, 功能工程, 应用机器学习

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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 人工神经网络, 监督学习, 张力流, 机器学习, 随机森林算法, 决策树学习, 数据伦理, 负责任的人工智能, 深度学习, 分类与回归树 (CART), 性能调整

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    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    序列模型

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 人工神经网络, 监督学习, 自然语言处理, 张力流, 人工智能和机器学习(AI/ML), 大型语言模型, 深度学习, 生成式人工智能

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 人工智能, 计算机视觉, 机器学习, 人工神经网络, 张力流, 深度学习, Keras(神经网络库), 图像分析

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    适用于所有人的人工智能课程

    您将获得的技能: 人工智能, AI 产品战略, 人工神经网络, 机器学习, 战略思维, 数据科学, 数据伦理, 负责任的人工智能, 深度学习

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: Python 程序设计, 计算机视觉, PyTorch(机器学习库), 大型语言模型, 机器学习, 自然语言处理, Apache Spark, PySpark, 监督学习, LLM 申请, 数据科学, 功能工程, 深度学习, Keras(神经网络库), 强化学习, Jupyter, 应用机器学习, 生成式人工智能, 无监督学习, Prompt Engineering

    攻读学位

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  • 컨볼루션 신경망: DeepLearning.AI
  • Réseaux neuronaux convolutifs: DeepLearning.AI
  • النماذج المتعاقبة: DeepLearning.AI
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  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
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  • 序列模型: DeepLearning.AI
  • 用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介: DeepLearning.AI

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